CHƯƠNG 1 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ DỊCH VỤ DU LỊCH
2.2. Phân tích và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ du lịch
2.2.4. Phân tích hồi quy
2.2.4.1. Xây dựng mơ hình hồi quy.
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để khám phá các nhân tố mới có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc “Quyết định”, nghiên cứu tiến hành hồi quy mơ hình tuyến tính để xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố mới này đến quyết định sử dụng dịch vụ của khách hàng.
Mơ hình hồi quy được xây dựng gồm nhiều biến phụ thuộc là “Quyết định” – Quyetdinh và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 5 biến: “Cơ sở vật chất” – Coso, “Khả năng đáp ứng” – Dapung, “Khuyến mãi ưu đãi” – Khuyenmai, “Uy tín thương hiệu” – Thuonghieu, “Giá cả” – Giaca với các hệ số Bê-ta tương ứng lần lượt làβ1,β2,β3,β4,β5.
Mơ hình hồi quy được xây dựng như sau:
Quyetdinh =β0 + β1Coso + β2Dapung + β3Khuyenmai + β4Thuonghieu + β5Giaca + ei
SVTT: Phan Thị Kim Anh 53 Dựa vào hệ số Bê – ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào cóảnh hưởng đến biển phụ thuộc trong mơ hình và ảnh hưởng với mức độ ra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ du lịch của khách hàng tại cơng ty Vietravel chinhánh Huế.
2.2.4.3. Phân tích hồi quy.
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tố có mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tố nào có giá trị Sig. > 0,05 sẽ bị loại khỏi mơ hình và khơng tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.
Kết quả phân tích hồi quy được thể hiện qua bảng sau:
Bảng 2.12: Hệ số phân tích hồi quy
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn
hóa T Sig. VIF
B Độ lệch chuẩn Beta Hằng số -0,152 0,220 -0,691 0,491 Coso 0,181 0,026 0,329 6,927 0,000 1,080 Dapung 0,231 0,033 0,338 7,006 0,000 1,114 Khuyenmai 0,245 0,029 0,390 8,305 0,000 1,052 Thuonghieu 0,271 0,026 0,487 10,426 0,000 1,043 Giaca 0,117 0,032 0,173 3,680 0,000 1,052
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả). Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mơ hình: “Cơ sở vật chất”, “Khả năng đáp ứng”, “Khuyến mãi ưu đãi”, “Thương hiệu uy tín”, “Giá cả” đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý Nghĩa thống kê trong mơ hình. Ngồi ra hằng số trong mơ hình có giá trị Sig. là 0,491 > 0,05 nên cũng sẽ bị loại.
Như vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:
Quyetdinh = 0,329Coso + 0,338Dapung + 0,390Khuyenmai + 0,487Thuonghieu + 0,173Giaca + ei
SVTT: Phan Thị Kim Anh 54 Nhìn vào mơ hình hồi quy, ta có thể xác định rằng: có 5 nhân tố là “Cơ sở vật chất”, “Khả năng đáp ứng”, “Khuyến mãiưu đãi”, “Thương hiệu uy tín”, “Giá cả” ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ du lịch của khách hàng tại công ty Vietravel chị nhánh Huế.
Đề tài tiến hành giải thích ýnghĩa các hệ số Bê-ta như sau:
- Hệ sốβ1=0,329 có ý nghĩa là khi biến “Cơ sở vật chất” thay đổi một đơn vị trong khi
các biến khác khơng đổi thì “Quyết định” biến động cùng chiều với 0,329đơn vị.
- Hệ sốβ2= 0,338 có ý nghĩa là khi biến “Khả năng đáp ứng” thay đổi một đơn vị trong
khi các biến khác khơng đổi thì“Quyết định”biến động cùng chiều với 0,338 đơn vị. - Hệ số β3 = 0,390 có ý nghĩa là khi biến “Khuyến mãi ưu đãi” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác khơng đổi thì “Quyết định” biến động cùng chiều với 0,390 đơn vị.
- Hệ số β4 = 0,487 có ý nghĩa là khi biến “Uy tín thương hiệu” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác khơng đổi thì “Quyết định” biến động cùng chiều với 0,487 đơn vị.
- Hệ sốβ5 = 0,173 có ý nghĩa là khi biến“Giá cả” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác khơng đổi thì“Quyết định”biến động cùng chiều với 0,173đơn vị.
Có một điểm chung của các biến độc lập này là đều ảnh hưởng thuận chiều đến biến phụ thuộc “Quyết định”, quyết định sử dụng dịch vụ du lịch của khách hàng tại công ty Vietravel chi nhánh Huế sẽ được gia tăngkhi những yếutố ảnh hưởng này tăng. Điều này cho thấy cơng ty Vietravel chi nhánh Huế cần có những hành động cụ thểnhằm kiểm soát các yếu tố này một cách tốt hơn.
2.2.4.4. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình.
Bảng 2.13: Đánh giá độ phù hợp củamơ hình
Model R R Square Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate Durbin - Watson 1 0,873 0,761 0,751 0,25911 1,831
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý). Dựa vào bảng kết quả phân tích, mơ hình 5 biến độc lập có giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,751 tức là: độ phù hợp của mơ hình là 75,1%. Hay nói cách khác, 75,1% độ biến thiên của biến phụ thuộc “Quyết định” được giải thích bởi 5 nhân tố được đưa vào mơ hình. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,751 khá cao (> 50%), nghĩa là mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc được coi là gần chặt chẽ.
SVTT: Phan Thị Kim Anh 55
2.2.4.5. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình.
Bảng 2.14: Kiểm định ANOVAANOVA ANOVA Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 24,412 5 4,882 72,721 0,000 Residual 7,654 114 0,067 Total 32,066 119
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý). Kết quả từ bảng ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏ giả thiết rằng “Hệ số xác định R bình phương = 0” tức là mơ hình hồi quy phù hợp. Như vậy mơ hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được khá lớn sựthay đổi của biến phụ thuộc“Quyết định”.
2.2.4.6. Xem xét tự tương quan.
Đại lượngDurbin – Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Dựa vào kết quả thực hiện phân tích hồi quy cho thấy, giá trị Durbin – Watson là 1,831 thuộc trong khoảng chấp nhận (1,6 đến 2,6). Vậy có thể kết luận là mơ hình khơng xảy ra hiện tượng tự tương quan.
2.2.4.7.Xem xét đa cộng tuyến.
Mơ hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF –Variance Inflation Factor) lớn hơn hay bằng 10.
Từ kết quả phân tích hồi quy ở trên, ta có thể thấy rằng giá trị VIF của mơ hình nhỏ (trên dưới giá trị 1) nên nghiên cứu kết luận rằng mơ hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
SVTT: Phan Thị Kim Anh 56
2.2.4.8. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư.
Biểu đồ 2.1: Biểu đồ tần số Histogram của phần dư chuẩn hóa.
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích. Vì vậy chúng ta phải tiến hành kiểm định phân phối chuẩn của phần dư để xem xét sự phù hợp của mơ hìnhđưa ra.
Từ biểu đồ trích từ kết quả phân tích hồi quy, ta có thể thấy rằng phần dư tuân theo phân phối chuẩn. Với giá trị Mean xấp xỉ2,58E-15 và giá trị Std.Dev gần bằng 1 (0,979).
2.2.5. Đánh giá của khách hàng vềcác yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sửdụng dịchvụdu lịch tại công ty Vietravel chi nhánh Huế.